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Record W7039487929

Modelos de sobrevivência para o estudo dos fatores de prognóstico até à ocorrência da resposta ao tratamento de fisioterapia em utentes com dor lombar crónica

2017· dissertation· pt· W7039487929 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2017
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLow back painStroke (engine)Stroke recoveryBack pain
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A recuperação, da função e/ou dor, é comummente utilizada em estudos relacionados com a dor lombar crónica não específica (DLCNE), contudo, os desenhos utilizados para medir a resposta ao tratamento não permitem saber quando, no decorrer da intervenção, é atingido um determinado critério de resposta ao tratamento, e consequentemente quais os fatores que aumentam o risco/ a probabilidade de obter esse critério de resposta ao tratamento ao longo do tempo. Objetivo: Este estudo pretendeu identificar fatores de prognóstico que influenciem significativamente o tempo até à ocorrência de um evento de interesse, definido como resposta ao tratamento multimodal de fisioterapia na intensidade da dor, incapacidade funcional e perceção de melhoria em indivíduos com DCLNE, recorrendo a avaliações repetidas semanalmente, durante 8 semanas. Metodologia: Estudo observacional de coorte prospetivo com 135 indivíduos com DLCNE referenciados para a fisioterapia, que foram avaliados no início da intervenção de fisioterapia e semanalmente desde a segunda até à oitava semana de intervenção. O “evento” definido foi a obtenção do critério de sucesso na resposta ao tratamento, estabelecido para cada outcome com base no valor da respetiva DCMI, definida como a diminuição ≥ 30% na escala numérica da dor (END) e na versão portuguesa da Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS-PT) e diferença mínima de 3 pontos para a versão portuguesa da Global Back Recovery Scale (GBRS-PT), mantidas durante um mínimo de 7 dias. Resultados: A proporção de utentes que alcançou a recuperação para a intensidade da dor e incapacidade funcional, no período de 8 semanas de tratamento, foi de 51.11% (n=69) e de 50.37% (n=68), respetivamente. A proporção de utentes que alcançou a recuperação na perceção de melhoria foi de 55.56% (n=75). A mediana do tempo de recuperação para os 3 outcomes ocorreu na 6ª semana de tratamento. Os indivíduos com maior intensidade de dor na baseline (HR:1.26, 95%IC: 1.12-1.43), que nunca ou raramente se sentiram “desamparados” (HR:2.09, 95%IC: 1.07-4.08), têm maior possibilidade de atingir o critério de recuperação para a dor, comparativamente aos utentes que não possuem estas características. Os indivíduos que vivem sozinhos (HR: 1.83, 95%IC: 1,05-3,19) têm maior possibilidade de atingir o critério de recuperação para a incapacidade funcional. Os utentes com inferior nível de ensino têm uma maior probabilidade de recuperação da perceção global de melhoria (IR:1.65; 95%IC: 1.02-2.67) comparativamente com utentes com mais formação. Conclusão: A recuperação da intensidade da dor e da incapacidade funcional ocorre nas primeiras 6 semanas de tratamento, sendo que aproximadamente metade dos utentes recuperados alcançaram o critério de resposta após as 2 primeiras semanas de tratamento. Maior intensidade da dor na baseline, baixos níveis de fatores psicossociais, viver sozinho e ter um nível educacional mais baixo, parece favorecer a probabilidade de recuperar destes utentes, ao longo do tempo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.005
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.068
GPT teacher head0.422
Teacher spread0.353 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2017
Admission routes1
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